Latest

การเขียน Prompt สำหรับวิเคราะห์ข้อมูล

1. เข้าใจพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูล ก่อนจะเขียน Prompt ได้ดี เราต้องเข้าใจพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลก่อน ซึ่งประกอบด้วย * การทำความสะอาดข้อมูล (Cleaning): ลบข้อมูลที่หายไป ซ้ำ หรือแก้ไขชนิดข้อมูล * การสำรวจข้อมูล (Exploration): สรุปข้อมูล

เปิดโลก Machine Learning : ประเภทและอัลกอริทึมสำคัญ

ประเภทของ Machine Learning 1) การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) อัลกอริทึมจะเรียนรู้จากข้อมูลที่มีป้ายกำกับ (labeled data) ซึ่งหมายความว่าข้อมูลฝึกอบรมจะมีทั้งอินพุตและเอาต์พุตที่ถูกต้อง ตัวอย่าง: การทำนายราคาบ้านจากข้อมูลคุณสมบัติต่

3D Art Toy จากรูปเราเองด้วย ChatGPT

วิธีการสร้าง 3D Art Toy โดยใช้รูปเราเองด้วย ChatGPT (ทำโดยใช้โทรศัพท์มือถือได้) 1) ติดตั้ง App ChatGPT สำหรับผู้ที่ยังไม่มี และ Log in เข้าใช้งาน (ผ่าน Gmail ได้ หรือ Apple ID หรือ จะทำการ Sign up ใหม่

ชุดข้อมูล สำหรับผู้เริ่มต้น

ในการเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูล ชุดข้อมูลใดบ้างที่เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น สำหรับผู้เริ่มต้นควรเรียนรู้จากชุดข้อมูลที่มีลักษณะดังนี้ * มีขนาดเล็กและจัดการได้ง่าย: เพื่อให้สามารถเข้าใจข้อมูลและจัดการได้อย่างสะดวก * สะอาดและมีโครงสร้างที่ดี

แผ่นดินไหว กับ Data Science

แม้ว่านักวิทยาศาสตร์จะไม่สามารถทำนายการเกิดแผ่นดินไหวอย่างน่าเชื่อถือได้โดยการระบุ เวลา สถานที่ และความรุนแรง แต่สามารถประมาณความน่าจะเป็นของการเกิดแผ่นดินไหวในพื้นที่บางแห่งในช่วงระยะเวลาหนึ่งได้ แหล่งข้อมูลอ้างอิง -> https://www.usgs.gov/faqs/can-you-predict-earthquakes การทำนายเทียบกับการคาดการณ์ล่วงหน้

Gen AI สำหรับคนทั่วไป

เปรียบเทียบกับหนังสือทำอาหาร ลองนึกภาพว่าเรามีหนังสือทำอาหารพิเศษมากๆ เล่มหนึ่ง แทนที่จะทำตามสูตรอย่างเดียว หนังสือเล่มนี้ได้เรียนรู้จากสูตรอาหารนับพันและสามารถสร้างสูตรอาหารใหม่ได้ด้วยตัวเอง ถ้าเราบอกว่า “อยากได้เค้กช็อกโกแลตที่ใช้น้ำผึ้งแทนน้ำตาล”

Data Science ถูกใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างไร ?

วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้กับเกือบทุกอุตสาหกรรมที่มีการสร้างหรือเก็บรวบรวมข้อมูล ตัวอย่าง อุตสาหกรรมหลักที่ประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล ดังนี้ Healthcare (การดูแลสุขภาพ) เพิ่มประสิทธิภาพการรักษาผู้ป่วยผ่

Data Science Use cases ในอุตสาหกรรมสื่อและบันเทิง

อุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิงใช้ประโยชน์จากวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อทำความเข้าใจผู้ชม สร้างเนื้อหา และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจ ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ เช่น Content Recommendation (การแนะนำเนื้อหา) แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนในการวิเคราะห์ประวัติ

Data Science Use cases ในภาครัฐ

หน่วยงานภาครัฐนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้มากขึ้นเพื่อพัฒนาการบริการ ปรับปรุงการตัดสินใจ และเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดสรรทรัพยากร ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ เช่น Fraud Detection & Prevention (การตรวจจับและป้องกันการทุจริต) การวิเคราะห์ขั้นสูงช่วยระบุรูปแบบที่น่าสงสั

Data Science ในด้านการขนส่งและโลจิสติกส์

อุตสาหกรรมการขนส่งและโลจิสติกส์มีการนำ Data Science มาประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดต้นทุน และปรับปรุงคุณภาพการบริการ ตัวอย่างเช่น Route Optimization (การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง) อัลกอริทึมขั้นสูงวิเคราะห์รูปแบบการจราจร สภาพอากาศ ช่วงเวลาการจัดส่

Data Science Use cases ในการบริหารจัดการทางทะเลและชายฝั่ง

เนื่องจากผลกระทบในเรื่องภาวะโลกร้อน (Global Warming) ทรัพยากรธรรมชาติ เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องดูแลและบริหารจัดการอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่ง ตัวอย่างการนำ Data Science มาประยุกต์ใช้ในการบริหารจัดการ ดังนี้ 1. การทำนายการกัดเซาะชายฝั่งและน้ำท่วม * แหล่งข้อมูล: * ภาพถ่

Data Science Use cases ในภาคเกษตร

การเกษตรได้นำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ความยั่งยืน และผลผลิต ตัวอย่างการประยุกต์ใช้สำคัญ เช่น Precision Farming (การทำเกษตรแม่นยำสูง) เกษตรกรใช้ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ ดาวเทียม และโดรนเพื่อการตัดสินใจในแต่ละพื้นที่ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้สามารถใช้น้

Data Science Use cases ในภาคการผลิต (Manufacturing)

ภาคการผลิตถูกปฏิวัติด้วยการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดต้นทุน และปรับปรุงคุณภาพ มีตัวอย่างงานประยุกต์ ดังนี้ Predictive Maintenance (การบำรุงรักษาเชิงทำนาย) Machine Learning algorithms วิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ ประวั

Data Science Use cases ในวงการกีฬา

วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ปฏิวัติวงการกีฬาผ่านการวิเคราะห์ขั้นสูงและข้อมูลเชิงลึกที่ส่งผลกระทบต่อกลยุทธ์ ประสิทธิภาพ และการดำเนินธุรกิจ ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ เช่น Player Performance Analytics (การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของนักกีฬา) ทีมใช้ข้